[Python] SQLAlchemyを頑張って高速化 - Qiita
はじめに pythonからMySQLを叩く際，何を使っていますか？SQLAlchemy,Django,peeweeあたりを使っている方が多いのではないでしょうか．私は色々使ってみて結局SQLAlchemyに落ち着いていますが，何千万，何億オーダのデータになると処理が遅く非常にやっかいです． なので今回は（大きなデータにsql使うなとか高速処理にpython使うなという話は一旦置いておいて），SQLAlchemyを使ったデータ処理をいかに高速にするか，何項目かに分けて備忘録を残しておきます． SQLAlchemyを~と書いてありますが，SQLAlchemyを使ってDBにデータをINSERT,SELECTする際のpython高速化TIPSごった煮です．本当は記事を分けたほうが良いのですが，自分で見返す際にまとまっているほうが嬉しいのでこうしました． なお，今回使用するコードは全てgithubに
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良いコードの書き方 - Qiita
概要 チームによる継続的開発を前提としたコーディングのガイドライン。 特定の言語を対象としたものではないが、主に静的型付けのオブジェクト指向言語を想定している。 サンプルコードは別段の定めがなければSwiftで記載。 ガイドラインの目的 生産性を高め、メンテナンスコストを下げる バグが生まれづらくする 開発メンバー（特に新規参加者）がコードを理解しやすくする 初心者プログラマーの教育 内容の説明 タイトルの頭についた【数字】は重要度。 高いほどシステムに与える影響が大きいが、低いものの方が影響が小さく改修しやすいものが多い。 【5】変数のスコープを小さくする 変わり得る値は複雑さを生み誤解やバグに繋がるため、プログラムは変数が少ないほど問題が生まれづらい。 プログラミングの大原則として、変数は必要最低限を心がけ、むやみに増やさないようにする。 また、変数はスコープや寿命が大きいほど悪影響が
Rails 5 セットアップメモ2(完全に個人的) - Qiita
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